Neurociencia, Neuroeducación e Inteligencia Artificial: Una tríada para transformar la enseñanza-aprendizaje del siglo XXI
Palabras clave:
Neuroeducacion; Aprendizaje; Tecnologías; Inteligencia Artificial; InnovaciónResumen
Objetivo: Este artículo analiza la convergencia entre neurociencia, neuroeducación e inteligencia artificial (IA) como tríada para transformar los procesos de enseñanza-aprendizaje en el siglo XXI. Se pretende examinar cómo los principios neurocientíficos pueden orientar el diseño de tecnologías educativas inteligentes y cuáles son los beneficios y riesgos de su integración. Metodología: Se realizó una revisión bibliográfica de investigaciones recientes (2020–2025) y un análisis crítico de casos de aplicación de IA educativa, particularmente en plataformas cognitivas (CogniFit, Lumosity) y tutorías virtuales adaptativas y generativas (Duolingo Max, Khanmigo). Asimismo, se consideran experiencias emergentes con interfaces cerebro-computadora (BCI) y sistemas de detección temprana de dislexia y TDAH basados en IA. Resultados y Discusión: La evidencia muestra que la IA adaptativa mejora la personalización y la motivación, como en Duolingo, donde el modelo Birdbrain ajusta la dificultad y logra aprendizajes comparables a varios semestres universitarios. Khanmigo, basado en GPT-4, ha demostrado incrementos en participación y rendimiento en aulas piloto. Conclusiones: las analíticas de aprendizaje facilitan al docente identificar patrones cognitivos y planificar intervenciones diferenciadas. Sin embargo, persisten riesgos vinculados a sesgos algorítmicos, dependencia tecnológica y posibles efectos de deshumanización del aprendizaje. No obstante, su implementación debe estar guiada por marcos éticos y pedagógicos que aseguren que la IA complemente, y no sustituya, la mediación humana, preservando así la integralidad del aprendizaje. Aportes: La tríada neurociencia–neuroeducación–IA ofrece oportunidades inéditas para diseñar entornos educativos más inclusivos y efectivos.
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